Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta

Deep Learning não é sobre rodar funções mágicas de caixas-pretas: é sobre grafos computacionais e diferenciação automática. O framework PyTorch tornou-se o padrão incontestável da pesquisa e da indústria devido à sua natureza 'pythônica' e flexibilidade para prototipação de redes neurais complexas.

1. Anatomia das Redes Neurais e Backpropagation

Os blocos fundamentais das redes densas (Multilayer Perceptron - MLP):

• Neurônio Artificial: Combinação linear de entradas ponderadas por pesos mais um viés (bias), passada por uma função de ativação não-linear (ReLU, GeLU, Sigmoid);
• Forward Pass e Funções de Perda: Cálculo da saída e medição do erro (Cross-Entropy Loss para classificação, MSE para regressão);
• Backpropagation: Propagação reversa do erro aplicando a regra da cadeia para calcular o gradiente da perda em relação a cada peso da rede;
• Otimizadores: Atualização dos pesos com SGD com momento ou AdamW (otimizador adaptativo líder da indústria).

2. Dominando o PyTorch

Três pilares do PyTorch: torch.Tensor (tensores com aceleração em GPU CUDA), torch.autograd (mecanismo de cálculo automático de derivadas parciais com ...